Εξέλιξη Κομματιού

Θεμέλια των συστημάτων με agent σε παραγωγικό περιβάλλον

  • Αρχιτεκτονικές με agent: βρόχοι, εργαλεία, μνήμη και χειρισμό
  • Κύκλος ζωής των agent: ανάπτυξη, διαθέσιμη και συνεχής λειτουργία
  • Προκλήσεις της διαχείρισης agent σε παραγωγική κλίμακα

Υποδομή και μοντέλα διαθέσιμης

  • Διαθέσιμη agent σε περιβάλλοντα containerized και cloud
  • Μοντέλα κλίμακας: οριζόντια vs κάθετη κλίμακα, παραλληλισμός και χειρισμός
  • Χειρισμός πολλαπλών agent και εκτίθεση αυτόνομων εργασιών

Monitoring και Παρατηρήσιμη

  • Κλειδί μετρήσεις: delay, επιτυχημένο ρυθμό, usage memory και βάθος κλήσης agent
  • Αναγνώριση activity από agent και call graphs
  • Εφαρμογή παρατηρητικής χρησιμοποιώντας Prometheus, OpenTelemetry, και Grafana

Logging, Έλεγχος και Συμμόρφωση

  • Centralized logging και structured συλλογή γεγονότων
  • Συμμόρφωση και επιθεώρηση σε workflows με agent
  • Σχεδιασμός audit trails και replay μηχανισμοί για δοκιμή κωδικού

Εξυπηρέτηση τεχνικών συνθηκών και βελτιστοποίηση πόρων

  • Μείωση overhead inference και βελτιστοποίηση χειρισμός agent cycles
  • Model caching και lightweight embeddings για πιο ταχεία ανάκτηση
  • Επιβάρυνση δοκιμής και stress σενάρια για AI pipelines

Διαχείριση κόστους και Governance

  • Κατανόηση cost drivers agent: API calls, μνήμη, υπολογισμός, και εξωτερικές integrations
  • Ακολουθία cost tracking agent-level και εφαρμογή chargeback models
  • Automation policies για πρόληψη agent sprawl και idle consumption resources

CI/CD και Rollout στρατηγικές για agent

  • Ενσωμάτωση pipelines με agent σε CI/CD systems
  • Testing, versioning και rollback strategies για iterative updates agent
  • Progressive rollouts και safe deployment mechanisms

Ανάκτηση αποτυχίας και Reliability Engineering

  • Designing fault tolerance και graceful degradation
  • Retry, timeout, και circuit breaker patterns για reliability agent
  • Incident response και post-mortem frameworks για operations AI

Capstone Project

  • Κατασκευή και διαθέσιμη μια AI system με agent με πλήρη monitoring και cost tracking
  • Simulation load, μέτρηση performance και optimization resource usage
  • Παρουσίαση τελικής architecture και monitoring dashboard σε συνάδελφους

Summary και Next Steps

Απαιτήσεις

  • Ισχυρή κατανόηση των MLOps και παραγωγικών μηχανισμών machine learning
  • Εμπειρία στη διαθέσιμη τελική (Docker/Kubernetes)
  • Γνώση χρωστοποίησης πόρων και εργαλείων παρατηρήσιμης στην cloud

Συμβουλευτικό

  • Μηχανισμοί MLOps
  • Επιμελητές Site Reliability Engineers (SREs)
  • Διευθυντές μηχανικών που εποπτεύουν AI υποδομή
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (3)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες